経済産業省のDX・デジタル分野における2024年の調査によると、従来のティーチングプレイバックの教示時間は数週間から数ヶ月を要していました。これは、人材育成における時間的制約を示唆しています。

• AI活用によるロボットの教示時間は数分間に短縮可能

ロボティクスにおけるAI（フィジカルAI）の開発 半導体・デジタル産業を取り巻く情勢 ● 従来のロボティクス（単一作業特化型ロボット）は、ティーチングプレイバック（人間がロボットに直接動作を覚えさせる制御手法）が主流。各動作にティーチングが必要なため、導入コストが高く、環境変化への柔軟性がない。 ● 近年は、VLA（Visual Language Action Model）、模倣学習、強化学習等の活用を通じて、実データとシミュレーションデータも含めた大量のデータをAIに学習させ、自律性や汎用性を高めたAIロボティクスの開発が加速。 従来の制御（ティーチングプレイバック） 近年のAIを活用した学習・制御（VLA・VLM） ● 従来のティーチングプレイバックは、定型作業に強く動作の精 度は高い。 ● ロボット基盤モデル（VLA/VLM）の進化で、従来の教示時間が大幅に短縮。 （数週間から数分間に短縮したとの見方も存在。） ● 一方、教示時間が数週間や場合によっては数か月/1ライン かかり、初期導入コストが高い。 ● 新たな部品・生産ラインに柔軟かつ高速に対応が可能に。 ● また、段取り替えが発生する場合、都度教示が必要で、環境 変化への柔軟性がない。 センサーデータをもとに物理空間上の実体を デジタルツインで再現 デジタルツイン上で生成された3Dモデリング （フォークリフト） 実機 デジタル空間で再現 (出所) 各種報道・レポートによる公表情報から引用 10